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tensorflow slim 反卷积疑问

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tensorflow反卷积操作中需要指定output_shape,t f.nn.conv2d_transpose(    value,
    filter,  # pylint: disable=redefined-builtin
    output_shape, #这里指定了反卷积操作的输出维度
    strides,
    padding="SAME",
    data_format="NHWC",
    name=None):
下面在项目中看到的使用slim调用反卷积操作pred_corner = slim.conv2d_transpose(x1_up, NUM_CORNERS, [5, 5], stride=2, activation_fn=None, normalizer_fn=bn_func, weights_regularizer=slim.l2_regularizer(1e-5), scope='pred_corner')

请问为什么slim反卷积操作不需要制定output_shape,那这样的话,如何确定反卷积之后的shape。
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